39、Core Data基础数据持久化指南

Core Data基础数据持久化指南

1. 实体与托管对象

实体和托管对象这两个术语可能会让人有些混淆,因为它们都指向数据模型对象。实体是对对象的描述,而托管对象是在运行时创建的该实体的实际具体实例。在数据模型编辑器中,我们创建实体;而在代码里,我们创建和检索托管对象。这就类似于类和类的实例之间的区别。

实体由属性组成,属性主要有以下三种类型:
|属性类型|说明|
| ---- | ---- |
|属性(Attributes)|在Core Data实体中,属性的作用与Objective - C类中的实例变量相同,用于存储数据。|
|关系(Relationships)|用于定义实体之间的关系。关系可以是一对一或一对多。例如,一个人通常只有一个家庭住址,所以从“人”到“家庭住址”的关系可能是一对一;而一个家庭住址可能住着多个人,所以从“家庭住址”到“人”的关系可能是一对多。|
|获取属性(Fetched properties)|是关系的一种替代方式。它允许创建一个查询,在获取数据时评估哪些对象属于该关系。获取属性始终是单向关系,并且是唯一可以跨多个数据存储进行遍历的关系类型。|

通常,属性、关系和获取属性是使用Xcode的数据模型编辑器来定义的。

2. 键值编码

在代码中,我们使用键值编码来设置属性或检索其现有值,而不是使用访问器和修改器。键值编码听起来可能有些复杂,但其实我们已经在很多地方使用过它,比如每次使用 NSDictionary 时,就是在使用键值编码,因为字典中的每个对象都存储在一个唯一的键值下。Core Data使用的键值编码比 NS

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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